Moxie Flux1 DS
세부 정보
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모델 설명
v1.7S
Moxie Flux 1 DS v1.5S (이전 버전 - 높은 비율)
v1.7D
Moxie Flux 1 DS v1.6 (이전 버전 - 높은 비율)
C4PACITOR d v3 alpha (약간 더 높은 비율)
v1.6D
v1.5S
v1.5D
1번째 병합
2번째 병합
- C4PACITOR v.d_v2 (높은 비율)
1.4
이것은 Moxie Flux Fusion의 '새로운 기준'으로, f16 e5m2 버전입니다. 이 기준을 사용하면서, 저는 더 많은 '실패한' 시도를 경험했습니다(아마도 더 많은 스텝과 가이던스 조정에서 성공률이 높아졌을 것입니다). 저는 가이던스를 3-3.5로 유지하고 스텝은 22로 설정합니다. 그러나 이 모델은 다른 플럭스 모델들과는 독특한 이미지를 생성하며, 훌륭한 결과물을 만들어냅니다. 이 모델은 Moxie Fusion Flux v1.35와 매우 잘 어울리며, '기본' 모델에서 벗어난 다양한 결과를 제공했습니다.
1번째 병합
2번째 병합
- Dev2Pro (약간의 효과만 사용 - 저는 이 모델로 LoRA를 제작하며, 때로는 업스케일러로 사용합니다)
1.3
이것은 Moxie Flux Fusion의 '새로운 기준'이지만, f8 버전입니다.
1번째 병합
2번째 병합
3번째 병합
- 위 두 병합 결과를 병합
4번째 병합
Flux1.D & Flux1.S 8-Step
이는 Flux Dev/Schnell(UNET, fp8, e4m3fn)의 절대적인 '기준' 체크포인트로, ByteDance Hyper-FLUX Acceleration LoRA와 병합된 버전입니다. 이는 듀얼 CLIP과 VAE를 포함한 완전한 체크포인트로 병합되었습니다. 이 체크포인트는 다른 곳에도 존재할 것이라 생각하지만, 찾지 못했기 때문에 제가 업로드합니다.
저는 이 버전의 품질이 '완전' 버전과 거의 동등하다고 느끼며, 당연히 8스텝은 20스텝보다 훨씬 빠르기 때문에 자주 사용합니다(테스트용). 다른 업로드를 찾아보려 했지만 결국 포기하고 제가 직접 업로드하기로 결정했습니다.
v1.1
이것은 AbdallahAlswa80의 두 가지 속도 모델, Speed FP8 (e4m3fn) D과 Speed FP8 (e5m2) S를 50/50으로 병합한 것입니다. 4스텝으로 이미지를 생성합니다. 세부 사항은 샘플 이미지 메타데이터를 참고하세요.
v1.0
다른 Flux.1 D 및 S 병합 버전도 존재하지만, 모두 실제 '독립형' 체크포인트는 아닙니다. 이것이 제가 이 버전을 만든 동기입니다. 또한, 이 버전은 4060 16GB와 3060 12GB에서 아무런 문제 없이 테스트되었습니다.
Adel_AI는 Flux를 사용할 때 하나의 파일만 다운로드하고 ComfyUI의 체크포인트 폴더에 넣으면 되는 몇 가지 체크포인트를 이미 제작했습니다(제 워크플로우 참조: 여기.)
이것은 Adel_AI가 만든 두 개의 Flux1 체크포인트, Flux1.D 16Gb와 Flux1.S 16Gb를 50/50으로 병합한 것입니다. 아래는 그의 페이지에서 복사한 추가 정보입니다.